package com.example.ecommercemarketing.handler.impl;

import com.example.ecommercemarketing.dto.MarketingElementsDTO;
import com.example.ecommercemarketing.dto.ProductDTO;
import com.example.ecommercemarketing.dto.UserDTO;
import com.example.ecommercemarketing.handler.MarketingElementsHandler;

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 用户偏好营销处理器
 * <p>根据用户历史行为生成个性化营销素材</p>
 * 这里直接写死了一些测试数据，实际项目中是通过发其它应用的接口、查数据库、经过一些繁琐的业务逻辑处理来获取数据的。
 *
 * <p>处理逻辑：</p>
 * <ol>
 *   <li>检查用户是否浏览/购买/收藏过同类商品</li>
 *   <li>分析用户偏好特征（如品牌偏好、价格区间等）</li>
 *   <li>结合商品特点生成个性化推荐语</li>
 * </ol>
 *
 * <p>适用场景：</p>
 * <ul>
 *   <li>用户有明显品类偏好的情况</li>
 *   <li>商品与用户历史行为高度相关</li>
 * </ul>
 */
public class UserPreferenceHandler implements MarketingElementsHandler {

    /**
     * 处理商品营销素材生成
     *
     * @param product 目标商品
     * @param user    用户信息（包含行为数据）
     * @return 个性化营销素材，不符合条件时返回null
     */
    @Override
    public MarketingElementsDTO handle(ProductDTO product, UserDTO user) {
        // 1. 检查用户是否有相关行为记录
        if (!hasUserPreference(product, user)) {
            return null;
        }

        // 2. 分析用户偏好特征
        UserPreference preference = analyzeUserPreference(user);

        // 3. 生成个性化营销素材
        return generatePersonalizedElements(product, preference);
    }

    /**
     * 检查用户是否有相关商品偏好
     */
    private boolean hasUserPreference(ProductDTO product, UserDTO user) {
        // 实现逻辑：
        // 1. 查询用户行为服务，获取用户历史行为
        // 2. 判断是否有关联商品（同品类/同品牌/相似属性）
        // 3. 返回是否有显著偏好
        return false; // 示例实现
    }

    /**
     * 分析用户偏好特征
     */
    private UserPreference analyzeUserPreference(UserDTO user) {
        // 实现逻辑：
        // 1. 分析用户浏览/购买/收藏记录
        // 2. 提取品牌偏好、价格区间等特征
        // 3. 返回结构化偏好数据
        return new UserPreference(); // 示例实现
    }

    /**
     * 生成个性化营销素材
     */
    private MarketingElementsDTO generatePersonalizedElements(ProductDTO product, UserPreference preference) {
        MarketingElementsDTO elements = new MarketingElementsDTO();

        //这里直接写死了一些测试数据，实际项目中是通过发其它应用的接口、查数据库、经过一些繁琐的业务逻辑处理来获取数据的
        // 示例个性化推荐语
        String recommendText = String.format("根据您的%s偏好，为您推荐这款%s！",
                preference.getMainPreference(),
                product.getName());

        elements.setRecommendText(recommendText);
        elements.setProductHighlights("符合您的一贯品味");
        elements.setMarketingImageUrl(getPersonalizedImageUrl(product, preference));
        elements.setExtraInfo("同类商品您已浏览" + preference.getViewCount() + "次");
        elements.setSource("user_preference");

        Random random = new Random();
        int randomTime = random.nextInt(15);
        //模拟实际业务中的耗时
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(randomTime);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }


        return elements;
    }

    /**
     * 获取个性化图片URL（示例方法）
     */
    private String getPersonalizedImageUrl(ProductDTO product, UserPreference preference) {
        //这里直接写死了一些测试数据，实际项目中是通过发其它应用的接口、查数据库、经过一些繁琐的业务逻辑处理来获取数据的
        // 可根据用户偏好返回不同风格的图片
        return "https://example.com/personalized/" + product.getId() + ".jpg";
    }

    /**
     * 用户偏好数据内部类（示例结构）
     */
    private static class UserPreference {
        private String mainPreference;
        private int viewCount;

        // getters/setters...
        public String getMainPreference() {
            return mainPreference != null ? mainPreference : "品类";
        }

        public int getViewCount() {
            return viewCount;
        }
    }
}